新浪微博互动预测 介绍 比赛的详细信息可以在找到竞争主要是分析用户在中国微博平台上发布的行为和消息，并预测每条消息的转发，评论和喜欢的次数。 该项目主要使用python和pandas。 这项比赛的第二阶段仍在进行中。 这是我为第1阶段构建的数据基准线。 设计 这是一个自行设计的数据基准线。 主要思想是模块化数据项目的流程。 用户编写方法来生成功能，其存储数据帧中大熊猫在功能的文件夹，并feature.log会自动记录所有现有的功能和它们的参数。 用户可以在Train方法中组合不同的功能并选择不同的模型，模型将存储在models文件夹中，模型的信息将存储在train.log中。 用户选择不同的功能和参数组合进行测试，结果将存储在结果文件夹中，而测试信息将存储在test.log中 笔记本文件夹中的Ipython笔记本用于播放数据，迭代地查看日志。 该代码位于weiboPredict

互动设计说明 包含有关加利福尼亚大学圣地亚哥分校交互设计专业的笔记和课程。 :folded_hands: 致谢 我衷心感谢因为这让我的生活变得更加轻松。

Microsoft.Windows.Design.Interaction.dll

INTERACTION数据集的Python脚本 这些脚本可帮助您处理和可视化交互数据集 有关数据集的详细信息和访问，请访问 所需的Python软件包 参见 用$ pip install -r requirements.txt安装它们 用法 将INTERACTION数据集复制/下载到正确的位置 将曲目文件复制/下载到“ recorded_tracks文件夹中，每种情况都保留一个文件夹，如下载时一样 将地图复制/下载到文件夹maps 您的文件夹结构应类似于 可视化数据从文件夹python运行./main_visualize_data.py 以可视化场景 如果您只想加载和使用轨道文件从文件夹python运行./main_load_track_file.py 加载曲

XR互动工具包示例 使用通过示例资产和行为演示其功能的示例项目。 该存储库的目的是提供一种开始使用XR Interaction Toolkit软件包中的功能的方法。 技术细节 预览包 XR Interaction Toolkit是作为预览包提供的，因此它仍在变得足够稳定以便发布的过程中。 在准备发布之前，此软件包中的功能和文档可能会更改。 此外，此示例中包括的行为可能会以不保持向后兼容性的方式更改。 要求 这些项目与以下版本的Unity Editor兼容： 2019.4及更高版本 其他套餐 这些示例项目依赖于经过2019.4验证的其他Unity软件包： 分享反馈 是打开讨论和提出问题的最佳场所。 请使用提交功能请求。 如果遇到错误，请使用Unity编辑器中的Unity错误报告程序，可通过“帮助”>“报告错误”进行访问。 在标题中包括“ XR Interaction Toolkit

实时检测人与物体的相互作用 这是一个开放项目的仓库，可实时检测人与物体之间的相互作用，请参见我们的更多详细信息。 内容 要求 硬件 GPU：Titan，Titan Black，Titan X，K20，K40，K80，GTX 软件 您应该安装matlab来验证HOI-RT的训练结果。 您应该安装cuda，opencv和cudnn。 然后设置Makefile的1-3行： GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=1 安装 克隆HOI-RT存储库首先，创建一个名为detection的新文件夹，然后cd detection && git clone --recursive git@github.com:lmingyin/HOI-RT.git 建立项目cd $HOI-RT && make -j8 加载训练后的模型加载已在vcoco和我们标记的数据集中进行训练。 并将模型放在检测文件夹中。 测试

Alan Dix：《Human-Computer Interaction》，Pearson，2014.

The Human-Computer Interaction Handbook 2ed[2008].pdf

人机交互经典书籍，系统阐述人机交互内涵、方法、实践、案例等。.epub书籍，可在ibook中打开。

UT-Interaction 是一个人类交互动作视频数据，包括20个视频序列，6类人类交互动作：握手、指点、拥抱、击打、推、踢拳，视频格式为 720x480，30fps，视频中人像的大小为 200像素。